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title: "개요"
description: "클라우드 서비스, 스토리지 시스템, 클라우드 기반 AI 플랫폼과 상호작용합니다"
icon: "face-smile"
mode: "wide"
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이러한 도구를 통해 에이전트는 클라우드 서비스와 상호 작용하고, 클라우드 스토리지에 접근하며, 대규모 운영을 위해 클라우드 기반 AI 플랫폼을 활용할 수 있습니다.

## **사용 가능한 도구**

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="S3 리더 도구" icon="cloud" href="/ko/tools/cloud-storage/s3readertool">
    Amazon S3 버킷에서 파일과 데이터를 읽습니다.
  </Card>

  <Card title="S3 라이터 도구" icon="cloud-arrow-up" href="/ko/tools/cloud-storage/s3writertool">
    파일을 Amazon S3 스토리지에 작성하고 업로드합니다.
  </Card>

  <Card title="Bedrock Invoke Agent" icon="aws" href="/ko/tools/integration/bedrockinvokeagenttool">
    AI 기반 작업을 위해 Amazon Bedrock 에이전트를 호출합니다.
  </Card>

  <Card title="Bedrock KB Retriever" icon="database" href="/ko/tools/cloud-storage/bedrockkbretriever">
    Amazon Bedrock 지식 베이스에서 정보를 검색합니다.
  </Card>
</CardGroup>

## **일반적인 사용 사례**

- **파일 저장**: 클라우드 스토리지 시스템에 파일을 저장하고 가져오기
- **데이터 백업**: 중요한 데이터를 클라우드 스토리지에 백업하기
- **AI 서비스**: 클라우드 기반의 AI 모델 및 서비스에 접근하기
- **지식 검색**: 클라우드에 호스팅된 지식 베이스를 질의하기
- **확장 가능한 운영**: 처리 작업을 위해 클라우드 인프라 활용하기

```python
from crewai_tools import S3ReaderTool, S3WriterTool, BedrockInvokeAgentTool

# Create cloud tools
s3_reader = S3ReaderTool()
s3_writer = S3WriterTool()
bedrock_agent = BedrockInvokeAgentTool()

# Add to your agent
agent = Agent(
    role="Cloud Operations Specialist",
    tools=[s3_reader, s3_writer, bedrock_agent],
    goal="Manage cloud resources and AI services"
)
```